우리나라는 좁은 국토에 비하여 인구밀도가 높아 광복 이후 도시에는 아파트에 많은 인구가 살아 왔고, 최근 재개발 및 재건축으로 도시를 재정비함에 있어서도 아파트가 주된 건설 형식으로 진행 중이다. 그러나 도시화와 산업화로 이웃 간에 온정이 사라지고, 개인주의와 사생활 보호, 익명성 등으로 아파트 거주민들은 이미 범죄에 노출되어 있고, 이러한 현상이 사회적으로 큰 문제시 되었다. 미국과 영국에서는 1960년대 말부터 도시의 환경에 대한 연구를 시작하여 방어공간(Defensible Space)이론, 환경설계를 통한 범죄예방이론(CPTED)을 통하여 환경과 범죄간의 연구를 발전시켜 왔다. 우리나라에서도 최근 판교신도시 건설 및 부천시의 도시개발 계획 등에서 환경과 범죄의 관계를 반영하여 범죄가 발생하기 어려운 도시환경을 만들고자 민(民), 관(官), 학(學), 경찰(警察) 등 여러 분야에서 머리를 맞대고 연구하고 있다. 이번 연구에서는 기존의 연구와는 다른 시각으로 아파트의 형태별 범죄유형을 분석하였다. 아파트의 분류 방법 중 평면의 형식에 따른 분류로 계단실형 아파트와 편복도형 아파트를 기준으로 하고, 거주민들이 발생면(發生面)이나 빈도면(頻度面)에서 가장 많이 체감(體感)한다고 볼 수 있는 절도사건의 유형별로 비교 분석하였다. 창원시내에서 발생하여 경찰에 신고된 절도사건을 중심으로 주거침입절도, 오토바이 및 차량 등 절도, 노상에서 발생하는 날치기, 기타 등으로 분류를 하였고 창원시내 아파트 중 서로 인접하여 비슷한 지역에 위치하고 있는 비교대상 아파트 12개를 선정하여 계단실형 아파트와 편복도형 아파트를 분류하여 서로 비교, 분석하였다. 주거침입절도는 계단실형과 편복도형 아파트에서 비슷한 비율로 발생하였고, 오토바이 및 차량 등 절도는 편복 도형에서, 날치기는 계단실형 아파트에서 높은 비율로 나타났다. 특히, 다양한 여러 세대가 함께 거주하는 아파트에서는 다른 지역과 달리 오토바이 및 차량 등 절도가 많이 발생하고 있어 지상 및 지하 주차장에 대한 방범대책이 요구된다.
최근 도시화 율이 증가됨에 따라 발생되는 도시의 범죄 예방을 위하여 컴퓨터정보기술과 GIS 기술을 이용한 범죄 공간의 분석에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 정적인 환경에서 도시공간정보에 포함된 지역특성을 이용하여 단위 셀별 우범 위험도를 계량화하여 래스터 형태의 확률 지도를 구성하였다. 지형적 특성에 의한 상대적 위험도, 시설물에 의한 상대적 위험도, 수목이나 하천에 의한 위험도 등을 기본으로 하여 위험도 확률 지도를 구축한다. 이를 통합한 위험도 확률 지도를 구할 때는 각각의 단위 위험도에 기후나 계절적 요인에 의해 가중치를 적용한 후 평균하게 된다. 또한 일회성 분석이 아닌 범죄 발생 상대적 위험지수의 패턴을 판독키로 하여 전체 위험도의 확률 지도를 생성하여 이후 발생하는 범죄의 유형을 계량화하는 확률지도에 추가적으로 적용하어 정적인 정보가 아닌 시간의 흐름에 따라 범죄 위험도 확률지도가 달라질 수 있는 모델과 시뮬레이션 하는 방법론을 제안하였다.
방범용 CCTV는 지속적으로 증설되고 있으나 설치 위치 결정에 대한 가이드라인의 부재로 범죄 발생 다발지역과 무관한 위치에 CCTV가 설치되는 경우가 많다. 이에 본 연구에서는 도시공간빅데이터를 활용하여 CCTV 우선설치지수를 개발하고, 사례지역에 시범 적용하여 적용 가능성을 타진하였다. CCTV 우선설치지수는 범죄취약지수와 감시취약지수로 구성하였으며, 각각 머신러닝 알고리즘을 통해 예측한 그리드별 범죄발생건수, 가시권 분석을 통해 산출한 그리드별 감시불가면적의 비율을 활용하여 산출하였다. 지수를 시범지역에 적용한 결과 CCTV 가시권 분석에 Viewshed 기능을 활용함으로써 기존 버퍼 기능 활용 시 감시면적이 과대 추정되었던 문제를 해결할 수 있었다. 또한 해당 지수를 적용하여 CCTV 설치 위치를 결정할 경우, 감시면적을 효율적으로 개선 가능하다. 본 연구의 CCTV 위치 결정 프로세스에 따라 사례지역에 신규 CCTV를 추가 설치할 경우, 도로면적 대비 감시면적이 43.25%에서 83.73%로 증가하였다. 따라서, CCTV 우선설치지수는 스마트안전도시 조성을 위한 효과적인 의사결정 도구로 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 Scikit-learn 패키지의 LinearRegression 모델과 Keras 딥러닝 모델을 활용하여 수도권 도시 환경 요인에 따른 범죄 발생 건수를 예측 모델을 제안한다. 연구 방법으로 범죄 발생과 유의미한 관계가 있다고 파악되는 수도권의 각 자치구 별 데이터셋을 분석하여, CCTV, 파출소, 가로등의 수가 범죄 발생에 유의미한 영향을 끼치는 것을 확인하였다. 독립 변수들 간에 Scale을 줄이고자 정규화를 진행했고, 종속변수의 정규성 확보를 위해 로그변환을 취했다. 손실 함수는 회귀문제에서 사용되는 'relu'함수를 사용했고 모델의 성능을 확인할 수 있는 지표로 MSE(Mean Squared Error)를 사용해 모델을 구성하였다. 본 논문에서 설계한 이 프로그램은 범죄 발생율이 높은 지역구에 경찰 인력의 추가적 배치, 안전 시설 확충 등 실무적 조치를 취함에 있어 근거를 제공할 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 부산광역시를 대상으로 범죄발생에 영향을 미치는 요인 특히, 공간구문론에 의한 영향을 분석한 실증적 연구이다. 정확한 분석을 위해 본 연구에서는 가산자료 분석의 대표적 방법인 포아송 회귀분석과 음이항 회귀분석을 활용하여 분석을 수행하였다. 5대 범죄발생에 미치는 영향을 분석한 결과, 총 13개 변수 중 8개 변수가 유의하게 나타났다. 인구학적 특성변수에서는 여성인구비율, 65세 노인인구 비율이, 토지이용 특성변수에서는 행정구역면적과 상업지면적비가 통계적으로 유의하게 나타났다. 범죄대응 특성변수인 CCTV는 그 수가 증가할수록 범죄발생은 감소한다고 나타났다. 공간구문 특성변수에서는 연결도, 국부통합도, 전체통합도가 통계적으로 유의하게 나타났다. 그 중에서 연결도는 그 수치가 낮을수록 연결된 다른 공간이 적기 때문에 갑작스런 방해자의 출현 가능성이 낮고, 통행인에 의한 감시도가 낮아져 범죄발생 요인이 되는 것으로 나타났다. 이러한 분석들을 통해 본 연구는 차후 범죄예방적 측면의 도시계획 입안 및 실천에 기여할 수 있는 기초적 자료를 제공하고자 한다.
현대사회는 도시환경의 급격하고 복잡한 변화의 결과로 각종 범죄가 빈번히 발생하고 있어 국민의 생명과 재산보호에 대한 요구가 증가하고 있다. 이를 위해 도시지역의 치안 담당자들은 경찰 인력의 부족과 과중한 업무 속에서도 효율적인 범죄예방과 감시활동을 위해 경찰의 역할과 기능을 확대하고 있다. 최근에는 24시간 동안 일정한 지역을 집중적으로 모니터링 할 수 있는 CCTV 등의 인위적인 감시도구를 통해 효과적으로 범죄를 감시하고 예방하기 위한 시스템을 도입하고 있으나 감시도구 설치를 위한 체계적인 기준의 미비와 사생활 침해라는 문제가 발생되고 있다. 따라서 이 연구에서는 CCTV 등의 인위적 감시도구와 범죄 발생지점의 공간적 특성, GIS의 공간분석 기법 등을 이용하여 범죄 모니터링이 가능한 인위적 감시지역을 선정하였으며, 그 결과 CCTV 설치대수가 절대적으로 부족하며, 기존에 설치된 위치도 공간적 분포를 충분히 고려하지 못한 것으로 나타났다.
본 연구는 범죄와 환경과의 관계가 밀접한 영향을 미친다는 전제하에 범죄억제를 위한 정책수립 및 설계를 위한 대안마련의 사전단계로 범죄위험지역 분석과 요인, 공간적 특성이 반영된 예측모델을 제시하는 것을 주요 목적으로 수행하였다. 연구의 분석결과, H구 전체 지역에 범죄가 균등하게 분포하였을 경우와 대비하여 약 1/4 수준으로 범죄발생지역은 군집성을 나타내고 있었으며 주로 H 해수욕장 배후 상업지역에서 특정범죄(강간, 절도, 폭력)는 강한 핫스팟을 나타내었다. 결과적으로 독립변수와 종속변수의 공간적 상관관계를 고려하는 지리가중회귀모형을 이용함으로써 보다 효과적으로 적용할 수 있음을 알 수 있었다. 이러한 결과는 다중선형회귀 모형의 결과에서와 같이 연구지역 내 폐공가수가 종속변수와 단순히 부적의 관계를 가지는 것이 아니라, 지역에 따라 종속변수에 서로 다른 영향을 미치는 것을 알 수 있다.
본 연구는 도시내, 특히 도심에서 범죄 분포가 갖는 의미를 지리학적으로 밝히려고 하였다. 청주시 도심지 역의 범죄 발생의 특징은 폭력 범죄와 절도 범죄가 많고 상대적으로 강력 범죄의 발생률은 낮다. 도심지역 내의 범죄 발생 장소는 연령별. 범죄 유형별로 분리되어 나타난다. 연령별로는 중앙시장과 풍물시장 주변이 30대 이상. 성안 길 주변이 10, 20 대의 피의자가 많다. 범죄 유형별로는 풍물시장과 중앙공원 주변에서 폭력 범죄가 많이 나타나고. 중앙시장과 성안길 입구는 폭력과 절도 범죄가 혼합되어 나타난다. 도심지역의 폭력 범죄는 유흥업소 주변에서 음주 후 발생하는 경우가 많고, 절도 범죄는 도심지역의 많은 유동인구라 물품 판매를 하는 기능테라 관련이 높다. 도심지역의 도로 버퍼링 분서 결과, 2차선 이상의 도로 영향권에서 발생한 범죄는 40%가 설명이 된다. 나머지 60%는 골목길과 소로길에서 발생하였다.
본 연구는 CCTV 설치 위치가 실제 범죄다발지역에 적절하게 설치되어 있는지 위치 적절성을 분석하고, CCTV의 범죄예방효과 및 전이효과 분석을 통해 CCTV가 범죄예방에 얼마나 기여하고 있는지를 알아보고자 한다. 분석을 위하여 사례도시의 범죄 및 CCTV 자료를 지리정보시스템을 이용하여 공간데이터로 변환하고, 핫스팟(Hotspot) 분석과 가중전이지수(Weighted Displacement Quotient, WDQ)를 이용하여 사례지역을 분석해 보았다. 그 결과 사례지역의 CCTV는 범죄의 사전 예방 차원에서 유의한 효과가 없다는 결과를 도출하였다. 이는 CCTV가 과학적 분석을 통해 현실을 반영하여 설치 운영되어야 함을 의미한다. 또한 CCTV의 설치효과를 평가할 수 있는 공간분석기법이나 비용-편익분석과 같은 경제적 분석 방법을 추가로 개발하고 이를 전국 지자체에 보급하여 CCTV가 효율적으로 설치되어 운영될 수 있도록 해야 한다. 본 연구는 사례지역의 실제 범죄발생 데이터와 CCTV 설치 현황을 분석하여 최적의 CCTV 설치 설계 방안을 모색하였으며, 본 연구의 결과는 국민적 관심이 높은 CCTV에 대한 효율적 운용으로 보다 안전한 도시를 만드는데 기여할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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